Potencia computacional servicio: un nuevo modelo de negocio en la era de los grandes modelos
La enorme demanda de potencia computacional para el entrenamiento de grandes modelos está dando lugar a un nuevo modelo de negocio: el servicio de potencia computacional. A pesar de que actualmente hay una escasez de chips GPU de alta gama, esta escasez es solo temporal. A largo plazo, los proveedores de servicios de potencia computacional necesitan prepararse para los cambios en la demanda del mercado.
Actualmente, el costo de entrenar un modelo de lenguaje a gran escala es extremadamente alto. Tomando como ejemplo un gran modelo vertical en el campo de la meteorología, su costo de entrenamiento podría superar los 2 millones de yuanes. En el caso de un modelo general, esta cifra podría multiplicarse por cien. Sin un apoyo financiero adecuado, es difícil continuar invirtiendo en la investigación y desarrollo de grandes modelos.
Ante la escasez de GPU de alta gama, las empresas de la industria están buscando soluciones. Algunas están mejorando la calidad de los datos para aumentar la eficiencia del entrenamiento, otras se dedican a optimizar la infraestructura para lograr un entrenamiento a gran escala más estable, y algunas empresas optan por utilizar plataformas nacionales en lugar de GPU de Nvidia. Para la mayoría de los equipos de algoritmos, elegir un proveedor de servicios de Potencia computacional especializado es la mejor solución.
El servicio de potencia computacional consiste en empaquetar de manera unificada recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, y entregarlos a los usuarios en forma de API, entre otros. En esta cadena de suministro, los proveedores de recursos de hardware básico se encuentran en la parte superior, el proceso de producción y programación de la potencia computacional se lleva a cabo en el medio, mientras que los usuarios finales provienen de diversas industrias en la parte inferior. Este modelo reduce significativamente la barrera de entrada para que los usuarios utilicen computación de alto rendimiento.
Actualmente, los servicios de potencia computacional utilizan principalmente dos modelos de facturación: pago por uso y suscripción anual o mensual. Los usuarios pueden elegir instancias de GPU con diferentes configuraciones según sus necesidades, o utilizar los servicios de aprendizaje automático proporcionados por la plataforma en la nube. En el futuro, los servicios de potencia computacional también se desarrollarán hacia una dirección de "integración de computación y red", logrando una programación de recursos más flexible entre regiones y proveedores de servicios.
Aunque la escasez actual de chips GPU de alta gama ha llevado a una competencia intensa en la industria, esta situación eventualmente pasará. Para los proveedores de potencia computacional, es importante tener una visión a largo plazo y estar preparados para los cambios en la demanda del mercado. Después de que pase el auge de los modelos grandes, las empresas que puedan ajustar rápidamente sus estrategias serán las que consigan una ventaja en este mercado emergente.
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StrawberryIce
· 08-09 23:42
Robé la potencia computacional.
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CoffeeOnChain
· 08-09 23:40
Tener dinero para hacer grandes modelos no es tan bueno como comerciar con criptomonedas.
Potencia computacional servicio: un nuevo océano azul y un plan a largo plazo en la era de los grandes modelos
Potencia computacional servicio: un nuevo modelo de negocio en la era de los grandes modelos
La enorme demanda de potencia computacional para el entrenamiento de grandes modelos está dando lugar a un nuevo modelo de negocio: el servicio de potencia computacional. A pesar de que actualmente hay una escasez de chips GPU de alta gama, esta escasez es solo temporal. A largo plazo, los proveedores de servicios de potencia computacional necesitan prepararse para los cambios en la demanda del mercado.
Actualmente, el costo de entrenar un modelo de lenguaje a gran escala es extremadamente alto. Tomando como ejemplo un gran modelo vertical en el campo de la meteorología, su costo de entrenamiento podría superar los 2 millones de yuanes. En el caso de un modelo general, esta cifra podría multiplicarse por cien. Sin un apoyo financiero adecuado, es difícil continuar invirtiendo en la investigación y desarrollo de grandes modelos.
Ante la escasez de GPU de alta gama, las empresas de la industria están buscando soluciones. Algunas están mejorando la calidad de los datos para aumentar la eficiencia del entrenamiento, otras se dedican a optimizar la infraestructura para lograr un entrenamiento a gran escala más estable, y algunas empresas optan por utilizar plataformas nacionales en lugar de GPU de Nvidia. Para la mayoría de los equipos de algoritmos, elegir un proveedor de servicios de Potencia computacional especializado es la mejor solución.
El servicio de potencia computacional consiste en empaquetar de manera unificada recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, y entregarlos a los usuarios en forma de API, entre otros. En esta cadena de suministro, los proveedores de recursos de hardware básico se encuentran en la parte superior, el proceso de producción y programación de la potencia computacional se lleva a cabo en el medio, mientras que los usuarios finales provienen de diversas industrias en la parte inferior. Este modelo reduce significativamente la barrera de entrada para que los usuarios utilicen computación de alto rendimiento.
Actualmente, los servicios de potencia computacional utilizan principalmente dos modelos de facturación: pago por uso y suscripción anual o mensual. Los usuarios pueden elegir instancias de GPU con diferentes configuraciones según sus necesidades, o utilizar los servicios de aprendizaje automático proporcionados por la plataforma en la nube. En el futuro, los servicios de potencia computacional también se desarrollarán hacia una dirección de "integración de computación y red", logrando una programación de recursos más flexible entre regiones y proveedores de servicios.
Aunque la escasez actual de chips GPU de alta gama ha llevado a una competencia intensa en la industria, esta situación eventualmente pasará. Para los proveedores de potencia computacional, es importante tener una visión a largo plazo y estar preparados para los cambios en la demanda del mercado. Después de que pase el auge de los modelos grandes, las empresas que puedan ajustar rápidamente sus estrategias serán las que consigan una ventaja en este mercado emergente.